Caso d'uso
Il CSAT le dice che qualcosa non va dopo che il cliente ha già avuto la brutta esperienza. Kaizo legge ogni conversazione e le dice cosa la causa finché può ancora agire.
Scelto da team di assistenza clienti in tutto il mondo
Quando il CSAT cala, la risposta onesta a “perché?” di solito è un'ipotesi. Il sondaggio le dice che un cliente era insoddisfatto; non le dice se dipendeva da un processo che non funziona, da un problema del prodotto o da una lacuna di competenze, e questi tre casi richiedono risposte completamente diverse.
Causa radice
Kaizo separa il sistemico dall'individuale, così sa se deve correggere un processo, portare il problema al team prodotto o fare coaching a una persona.
Sentiment
Sentiment ed empatia vengono valutati su ogni messaggio, così lo schema emerge come tendenza e non come punteggio da detrattore.
Scopri di più sul sentiment
50%
tempo QA in meno
“Our tickets can be long and complex. AI has been a life-saver in our experience.” SteelSeries
75%
risoluzione più rapida
“Kaizo is an essential part of finding the root causes of areas we need to improve, then improving on that.” Foot Locker
FAQ
I sondaggi raccolgono i clienti che rispondono, a posteriori. Kaizo legge ogni conversazione, comprese quelle dei clienti che se ne vanno in silenzio invece di compilare un sondaggio.
Appena c'è abbastanza volume dietro. Poiché la copertura è completa, uno schema diventa significativo molto più in fretta che con un campione del 3%.
Valuteremo un campione delle sue conversazioni reali e le mostreremo le cause dietro i suoi numeri attuali.
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